AI用語集
人工知能の完全辞典
One-vs-Rest (OvR)
マルチクラス分類を複数の二値分類器に分解する戦略で、各分類器が一つのクラスを他のすべてのクラスと区別します。
One-vs-One (OvO)
考えられる各クラスのペアに対して二値分類器を訓練するアプローチで、nクラスの場合n(n-1)/2個の分類器が必要です。
Matrice de confusion multi-classe
Nがクラス数であるN×Nの配列で、モデルの正しい予測と間違った予測を表示して分類性能を評価します。
Score F1 macro
各クラスのF1スコアの非加重平均で、データセット内での頻度に関係なくすべてのクラスを均等に扱います。
Score F1 micro
すべてのクラスにわたって真陽性、偽陰性、偽陽性の合計を数えてF1スコアを全体で計算する指標です。
Score F1 weighted
クラスごとのF1スコアの加重平均で、各クラスはデータセット内のサンプル数に比例して貢献します。
Logits
マルチクラス分類のためのソフトマックス関数を適用する前に、ニューラルネットワークの最終層で生成された非正規化の生のスコアです。
Cross-entropy multi-classe
マルチクラスの文脈で、予測された確率分布と実際のラベル分布との間の分岐を測定する損失関数です。
層化サンプリング
訓練データとテストデータのサブセットにおいてクラスの比率を維持し、分布のバイアスを避けるためのサンプリング技術。
クラスの不均衡
データセット内でクラスが均等に表現されていない状況で、学習が多数派クラスに偏る可能性がある。
ランダムアンダーサンプリング
クラス分布を均衡させるために、多数派クラスのサンプル数をランダムに削減するアンダーサンプリング手法。
ランダムオーバーサンプリング
多数派クラスとの均衡を達成するために、少数派クラスのサンプルをランダムに複製するオーバーサンプリングアプローチ。
マルチクラス適合率
クラスごとの適合率の平均として計算されるメトリックで、あるクラスの適合率は真陽性の総予測陽性に対する比率。
マルチクラス再現率
クラスごとの再現率の平均を表すメトリックで、モデルが各クラスの関連サンプルをすべて特定する能力を測定する。
マルチクラスROC曲線
マルチクラス分類のためのROC曲線の拡張で、通常One-vs-Restアプローチまたはマクロ平均を使用して計算される。
マルチクラスAUC
マルチクラス問題のためのROC曲線の下の面積で、One-vs-Restアプローチに基づいてバイナリAUCの平均として計算される。
多クラス決定木
特徴量空間を再帰的に分割して複数のクラスに対応する葉を作成する、ルールベースのアルゴリズム。
多クラスロジスティック回帰
ソフトマックス関数を使用してK個の可能なクラスそれぞれへの所属確率をモデル化するロジスティック回帰の拡張。
多クラスSVM
通常、One-vs-RestまたはOne-vs-One戦略を介して実装される、多クラス分類に適応させたサポートベクターマシン。
多クラスKNN
k個の最近傍の間で多数派のクラスに従って新しい観測値を分類する、k最近傍アルゴリズム。
多クラス単純ベイズ
条件付き独立性の仮定を持つベイズの定理に基づく確率的分類器で、多クラス問題に自然に拡張されています。
多クラスランダムフォレスト
ブートストラップサブサンプルで訓練された複数の決定木を組み合わせ、多数決で分類するアンサンブル法。